実験では学習させるパターンとして，図 5.2 の 当研究室で作成された7×7の49ドットで表すアルファベット大文字26個を用意した。ここで，学習回数は1つのパターンにつき，それぞれ25回，50回，100回ずつ学習させた。パターン数×学習回数をまとめて1セットとし，それを20セット行なった。 ネットワークの学習で相互結合項が変化するのは，外部入力パターンが変化し，その影響で外部入力項の符合が反転した時である。その後，カオスニューロンの出力はすみやかに出力と同符合になる。このとき，個々のニューロンの相互結合項が外部入力と同じ符合になれば相互結合項は素早く変化する。これは同じ結合を持つ通常のニューラルネットを外部入力パターンで初期化すればそのパターンを自己想起できることと同じである。 ここで学習が成功したかを判断するために，同じ結合荷重の配分を持つホップフィールドネットワークを用いている。ここへ学習させたパターンを入力し，パターンを想起できるかをチェックする。ここで入力パターンと同じパターンが出力されれば，学習が成功しているということになる。